Abstract FR:

Les empreintes digitales jouent un role important dans le domaine de la securite car elles permettent l'authentification et l'identification d'individus. Mais la taille importante des fichiers d'empreintes rend l'operation d'identification lente et fastidieuse: une solution a ce probleme est alors la conception de systemes entierement automatiques. L'automatisation de certaines etapes des methodes manuelles de comparaison d'empreintes digitales est envisageable par l'utilisation d'une representation directionnelle d'une empreinte digitale. Les methodes de classification directionnelle employees actuellement presentent l'inconvenient d'etre sensibles au bruit ou lentes. La recherche d'une methode moins sensible au bruit et utilisant le caractere periodique des lignes d'empreinte nous suggere l'utilisation de la transformee de fourier locale. Cette transformee etant couteuse en temps calcul, nous nous sommes alors interesses a la transformee d'hadamard locale, approximation rapide de la transformee de fourier locale. L'etude des operateurs d'hadamard definissant la transformee d'hadamard permet de construire des operateurs possedant des proprietes directionnelles et frequentielles. Les proprietes frequentielles particulieres des lignes d'empreintes digitales permettent de reduire de maniere significative le nombre d'operateurs utilises pour la classification directionnelle d'une empreinte. Une selection appropriee des reponses de ces operateurs directionnels fournit, apres analyse des histogrammes de directions associees aux operateurs, une representation directionnelle d'une empreinte. La representation directionnelle obtenue presente generalement quelques irregularites. Une representation directionnelle plus reguliere est obtenue en utilisant une methode de relaxation. La methode de classification directionnelle choisie presente les avantages suivants: elle est rapide, elle ne met en jeu que des a